'Việt Nam là điểm đến hấp dẫn cho đầu tư trung tâm dữ liệu AI'

Tại hội nghị thường niên về trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây (DCCI Summit) 2026 diễn ra ngày 20/4, ông Lê Bá Tân, Giám đốc điều hành Viettel IDC, cho biết thị trường trung tâm dữ liệu toàn cầu đang duy trì mức tăng trưởng trung bình 8,8% mỗi năm. Trong đó, khu vực châu Á – Thái Bình Dương đạt 9,3%, còn Đông Nam Á lên tới 14%, tương đương cao hơn khoảng 1,5 lần so với mức trung bình toàn cầu.

Hiện nay, khu vực châu Á – Thái Bình Dương có kế hoạch triển khai khoảng 19,4 GW trung tâm dữ liệu liên quan AI, trong đó 3,7 GW đang trong quá trình xây dựng, tương đương khoảng 20% kế hoạch. Trong số này, nhiều trung tâm dữ liệu quy mô lớn của các tập đoàn công nghệ đang có xu hướng dịch chuyển sang Đông Nam Á.

Ông Lê Bá Tân, Giám đốc điều hành Viettel IDC. Ảnh: Hà Anh/Mekong ASEAN.

Theo ông Tân, động lực chính của tăng trưởng đến từ sự phát triển nhanh của AI, Big Data (dữ liệu lớn) và các kiến trúc đa đám mây. Các mô hình AI thế hệ mới yêu cầu năng lực tính toán lớn, lưu trữ tốc độ cao, hạ tầng mạng băng thông rộng và khả năng mở rộng gần như theo thời gian thực, qua đó đặt ra áp lực đáng kể lên điện năng, hệ thống làm mát, thiết kế kiến trúc và vận hành trung tâm dữ liệu.

Dù chỉ chiếm chưa tới 1% số lượng trung tâm dữ liệu toàn cầu, các trung tâm phục vụ AI lại tiêu thụ tới 25% tổng điện năng toàn ngành. Xu hướng này được dự báo tiếp tục gia tăng trong thời gian tới khi mức tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu AI có thể chiếm tới một nửa tổng năng lượng toàn ngành.

Tại Việt Nam, tổng công suất trung tâm dữ liệu hiện đạt khoảng 104 MW và dự báo tăng gấp 5 - 6 lần, lên gần 600 MW vào năm 2030. Nhiều dự án lớn từ các doanh nghiệp nội địa như Viettel và các nhà đầu tư quốc tế như G42, Microsoft đang được xúc tiến tại TP HCM trong giai đoạn 2026 - 2027.

"Việt Nam được xem là điểm đến hấp dẫn để đầu tư các trung tâm dữ liệu thế hệ mới và các trung tâm dữ liệu này sẽ đáp ứng được nhu cầu AI trong giai đoạn tới,” ông Tân nói, đồng thời nhận định trong giai đoạn 2026 - 2030, AI cần được nhìn nhận không như một công nghệ đơn lẻ, mà trong mối liên kết với toàn bộ chuỗi hạ tầng liên thông.

Đồng quan điểm, ông Shashidharan Jagadiswaran, lãnh đạo cấp cao lĩnh vực tư vấn công nghệ của EY Việt Nam cho rằng, yếu tố quyết định không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở khả năng triển khai trong thực tế, từ nền tảng dữ liệu, mô hình vận hành đến tốc độ ra quyết định của doanh nghiệp.

Ông Jagadiswaran đánh giá Việt Nam có lợi thế nổi bật về niềm tin xã hội, mức độ chấp nhận công nghệ và nền tảng chính sách, quản trị về AI. Việt Nam hiện đứng thứ 45 toàn cầu trong AI Readiness Index. Dù vẫn xếp sau Singapore, Malaysia và Thái Lan về năng lực tổng thể, Việt Nam lại đứng thứ sáu thế giới về mức độ tin tưởng và chấp nhận AI theo WIN World AI Index 2025.

“Doanh nghiệp Việt Nam không thiếu mức độ sẵn sàng với AI, mà vấn đề lớn hơn là khả năng thực thi,” ông Jagadiswaran nói.

Bốn tiêu chí để trung tâm dữ liệu sẵn sàng cho AI

Phát biểu tại sự kiện, ông Lê Bá Tân chỉ ra 4 tiêu chí để đánh giá một trung tâm dữ liệu đã sẵn sàng cho AI (AI-ready. Trước hết là mật độ công suất trên mỗi rack. Nếu như trung tâm dữ liệu truyền thống thường vận hành ở mức 20–30 kW mỗi tủ rack, thì với AI, con số này có thể tăng lên 100 kW, thậm chí hơn 200 kW mỗi tủ rack.

Mức tăng này kéo theo yêu cầu cao hơn về cấp điện, làm mát, kết nối mạng và khả năng vận hành liên tục. Nói cách khác, trung tâm dữ liệu trong giai đoạn mới không chỉ cần mở rộng về quy mô, mà phải được thiết kế lại để phù hợp với những tải tính toán lớn hơn nhiều lần.

Thứ hai là hạ tầng mạng. Tốc độ kết nối cần được nâng từ mức 100 - 200 Gbps lên 400 - 800 Gbps, thậm chí tới 1,6 Tbps, nhằm đảm bảo các cụm AI có thể xử lý và trao đổi dữ liệu gần như theo thời gian thực với độ trễ thấp.

Theo các chuyên gia, sự bùng nổ của AI đang đặt ra những yêu cầu hoàn toàn mới đối với hạ tầng số. Ảnh: Hà Anh/Mekong ASEAN.

Thứ ba là công nghệ làm mát. Các hệ thống điều hòa truyền thống không còn phù hợp, thay vào đó cần áp dụng các giải pháp làm mát tiên tiến hơn để đáp ứng nhu cầu tản nhiệt rất lớn của các hệ thống AI mật độ cao.

Cuối cùng là năng lực vận hành. Trung tâm dữ liệu cần được quản trị bằng các hệ thống như DCIM (Data Center Infrastructure Management), tiến tới tự động hóa và vận hành tự trị, nhằm đảm bảo hiệu quả và độ ổn định trong môi trường tải cao.